【AI】店舗販売スタッフを支援する「販売ナレッジAI」開発・効果検証
要約
全国に直営店を展開する洋菓子ブランドにて、店舗の販売スタッフを支援する「販売ナレッジAI」を開発
用途・役割の定義から学習データの整理・収集・学習、デモンストレーションを通じた改善サイクルまでを約2ヶ月で実施
定型的な問い合わせをAIで自動完結させ、例外対応のみを管理者へエスカレーションする仕組みを構築。ROI試算と導入ロードマップを提示した
支援背景・課題
クライアントでは、複数店舗を統括するエリアマネージャーが販売スタッフの指導・問い合わせ対応を担っていたが、業務多忙により十分な時間を割きづらく、不在時・連絡不能時には現場の判断が滞るという課題があった。また、優れた販売ノウハウは個々のマネージャーや熟練スタッフに蓄積されており、組織として共有・標準化されにくい状態にあった。
そのため商品情報・販売ノウハウ・店舗オペレーションといった知識を組織横断で引き出せる仕組みをどう作るかが論点であった。
支援内容・アプローチ
Beyondgeは、開発パートナーと連携し、社内データを学習させた「販売ナレッジAI」の生成・効果検証を約2ヶ月間で支援した。
① 用途・役割の明確化
開発するAIで実現できることを早期にデモンストレーションで提示し、具体的な活用イメージを共有した上で活用シーンを検討。定例でのディスカッション・フィードバックを繰り返し、販売ナレッジAIの役割を「エリアマネージャーの役割を補完した販売・店舗運営ノウハウの指導」「エリアマネージャー不在時・連絡不能時の代理サポート」の2つに整理した。
② 学習データの整理・収集
定義した用途を前提に、必要となるデータを「商品・イベント情報」「ノウハウ情報」「接客中＋α情報」「オペレーション情報」の4分類で整理。公式サイトの商品情報・ニュース・ECランキングといった公開情報に加え、店長ノウハウ資料、販売マニュアル、分析ツールマニュアル、エリアマネージャーへのよくある問い合わせと回答例などをご提供いただき、学習可能な形式へ整形した。
③ 学習・生成とデモを通じた改善サイクル
定例ごとにデモンストレーションを実施し、回答内容の確認・評価と改善点の特定を繰り返しながら、商品情報→販売ノウハウ→店舗オペレーション・分析ツール→エリアマネージャーへの問い合わせ内容、という順で段階的に学習範囲を拡張。回答精度の向上とあわせて、データ調整に伴う運用負荷も確認した。
④ 導入設計・効果試算
決まっている商品情報やマニュアル通りの基本ルールは即座にAIが応答・解決し、店舗判断で決められない例外対応や状況によって変動する事項のみをエリアマネージャーへ誘導する応答方針を設計。あわせて、問い合わせ対応工数の削減効果を前提条件とともに定量化し、試験運用から全店展開までの導入ロードマップとROI試算を提示した。
結果として、販売スタッフが商品情報・販売ノウハウ・店舗オペレーションに関する疑問をその場で解消できる環境が整い、接客品質の標準化、販売力の向上、スタッフ育成の効率化、そして販売スタッフ・エリアマネージャー双方の負荷軽減が期待できる状態となった。今後は特定店舗での試験運用を通じて利用ログを収集・分析し、活用促進策と導入店舗の拡大を検討していく方針である。
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